3 RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 3.1. ÍNDICE DE RESPUESTAS De las 900 empresas incluidas en la muestra inicial, 66 participaron en la investigación y devolvieron el cuestionario en un primer momento. De ellos se tuvo que eliminar a siete, por incoherencia interna o ausencia significativa de datos, por lo que únicamente se utilizó la información contenida en 59 de ellos. Ello supuso una tasa de respuesta del 6,6%. Este bajo índice de respuesta, unido a que el número de cuestionarios era insuficiente para realizar un análisis estadístico riguroso nos llevó a solicitar directamente a los encuestados, por vía telefónica, postal o a través de correo electrónico, la devolución de los cuestionarios cumplimentados. Por esta vía llegaron otros 55 cuestionarios, de los cuales hubo que desechar otros seis, por incoherencias internas o ausencia significativa de datos. Por tanto, de las 900 empresas encuestadas, 121 contestaron y devolvieron el cuestionario, siendo la tasa de respuesta del 13,4%, si bien sólo se utilizaron 108 cuestionarios para el posterior análisis estadístico. Ello representa una tasa real de respuesta del 12%. Aplicando la fórmula de determinación del tamaño muestral (véase Epígrafe 2.4.2) obtenemos que para una muestra de 108 individuos y un nivel de confianza del 95,5%, las diferencias entre nuestras estimaciones y los valores reales supuestos será del 9,25%, siendo éste el error muestral.

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3.2.

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CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS DE LA MUESTRA

3.2.1. CARACTERÍSTICAS DE LOS ENCUESTADOS En el cuestionario se incluyeron variables relativas a (1) el cargo ocupado por el informante; (2) su antigüedad en la empresa; (3) antigüedad en su puesto; (4) su experiencia en el sector; y (5) al nivel de estudios del encuestado. Con el objetivo de describir y comparar las distintas variables y las posibles diferencias entre las empresas que respondieron en primera instancia a la encuesta y las que respondieron después de contactar por teléfono y correo electrónico, se procedió a realizar análisis de frecuencias y tests de χ2. Además, se realizaron tests de χ2 para encontrar posibles diferencias entre las encuestas pertenecientes a toda la fuerza de ventas de la empresa y las encuestas que sólo aportaban datos sobre uno de los equipos de ventas.

Posición organizativa En la pregunta 104 del cuestionario, se le pidió a los encuestados que indicaran su posición actual en la empresa para la que trabajan. De los 108 encuestados, 82 proporcionaron información al respecto. Como puede observarse en el cuadro 3.1, los directores comerciales representan el grupo más grande de encuestados (65,9%), seguidos por los directores de marketing (19,5%). En el grupo de otros se encontraban cuatro directores de recursos humanos, dos directores generales y seis gerentes. Los resultados del test χ2 depararon la no existencia de diferencias significativas entre la muestra inicial y la parte de la muestra a la que se aplicó un esfuerzo adicional en cuanto a la posición actual de los encuestados (χ2 = 1,273; p = 0,529).

Resultados de la investigación

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Cuadro 3.1. Número y porcentaje de encuestados según su puesto actual1 Fuente: Elaboración propia Puesto Muestra inicial Muestra adicional Muestra final Director comercial 35 (72,9%) 19 (55,9%) 54 (65,9%) Director de marketing 7 (14,6%) 9 (26,5%) 16 (19,5%) Otros 6 (12,5%) 6 (17,6%) 12 (14,6%) Totales 48 (100%) 34 (100%) 82 (100%)

Antigüedad en la empresa En la pregunta 105 del cuestionario se pedía a los encuestados que indicaran su antigüedad en la empresa. Como se puede ver en el cuadro 3.2, el tramo de antigüedad más común es el que va de los seis a los diez años (55,2%), seguido del tramo compuesto por los encuestados con más de 10 años de antigüedad en su empresa (23%). Los resultados del test χ2 depararon la no existencia de diferencias significativas entre la muestra inicial y la muestra forzada (χ2 = 1,983; p = 0,371). Cuadro 3.2. Número y porcentaje de encuestados según su antigüedad en la empresa Fuente: Elaboración propia Antigüedad empresa Muestra inicial Muestra adicional Muestra final 0 – 5 años 12 (21,8%) 7 (21,9%) 19 (21,8%) 6 – 10 años 30 (54,5%) 18 (56,3%) 48 (55,2%) Más de 10 años 13 (23,6%) 7 (21,9%) 20 (23,0%) Totales 55 (100%) 32 (100%) 87 (100%)

Antigüedad en puesto actual o equivalente En el cuadro 3.3 se puede ver cómo más del 55% de los encuestados que respondieron a la pregunta 106 del cuestionario tenían una experiencia en su puesto de entre 6 y 10 años. El segundo grupo, encuestados con más de 10 años de experiencia, suponían un 33% del total. El test χ2 deparó la no existencia de diferencias significativas entre la muestra inicial y la muestra forzada (χ2 = 1,303; p = 0,301).

1

En este cuadro y los siguientes, los valores entre paréntesis representan los porcentajes de la muestra

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Cuadro 3.3. Número y porcentaje de encuestados según su experiencia en el puesto Fuente: Elaboración propia Experiencia puesto Muestra inicial Muestra adicional Muestra final 0 – 5 años 8 (12,7%) 3 (9,7%) 11 (11,7%) 6 – 10 años 35 (55,6%) 17 (54,8%) 52 (55,3%) Más de 10 años 20 (31,7%) 11 (35,5%) 31 (33,0%) Totales 63 (100%) 31 (100%) 94 (100%)

Experiencia en el sector En cuanto a la variable experiencia en el sector del encuestado, cabe destacar que más de la mitad de los mismos (52,9%) declaraban tener entre 6 y 10 años, y un 40%, más de 10 años de experiencia en su sector de actividad. Como los resultados del test χ2 son válidos únicamente cuando menos del 20% de las celdas poseen una frecuencia absoluta esperada inferior a cinco individuos (Everitt, 1977), se decidió no realizar dicho test, ya que, como se puede observar en el cuadro 3.4, hay dos de las seis celdas tienen una frecuencia inferior a cinco. Cuadro 3.4. Número y porcentaje de encuestados según su experiencia en el sector Fuente: Elaboración propia Experiencia sector Muestra inicial Muestra adicional Muestra final 0 – 5 años 4 (8,2%) 2 (5,6%) 6 (7,1%) 6 – 10 años 27 (55,1%) 18 (50%) 45 (52,9%) Más de 10 años 18 (36,7%) 16 (44,4%) 34 (40,0%) Totales 49 (100%) 36 (100%) 85 (100%)

Nivel de estudios / formación Como se puede observar en el cuadro 3.5, de los 86 encuestados que ofrecieron información acerca de su nivel de estudios, más de la mitad declaran tener estudios universitarios superiores. El siguiente grupo serían los encuestados con estudios universitarios medios (29,1%). Sólo un 2,3% de los encuestados declaran tener estudios primarios. Como en el caso de la experiencia en el sector, no aplicamos el test χ2 porque más de un 20% de las celdas tienen una frecuencia esperada inferior a cinco (dos de ocho, un 25%).

Resultados de la investigación

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Cuadro 3.5. Número y porcentaje de encuestados según su nivel de estudios / formación Fuente: Elaboración propia Nivel de estudios Muestra inicial Muestra adicional Muestra final Primarios 0 (0%) 2 (6,5%) 7 (2,3%) Bachiller / F.P. 9 (16,4%) 6 (19,4%) 15 (17,4%) Universitarios medios 13 (23,6%) 12 (38,7%) 25 (29,1%) Univ. superiores 33 (60,0%) 11 (35,5%) 44 (51,2%) Totales 55 (100%) 31 (100%) 86 (100%)

3.2.2. CARACTERÍSTICAS DE LAS EMPRESAS O UNIDADES DE VENTAS Con el objetivo de identificar el perfil de las empresas participantes en la investigación, se preguntó a los encuestados por (1) el tamaño de la empresa, tanto en función de la facturación anual como del número actual de empleados; (2) la distribución de la propiedad de la empresa en función de su nacionalidad; (3) la distribución geográfica del mercado; (4) la distribución de sus ventas entre tipos de consumidores finales, ya fueran particulares o empresas; y (5) el sector de actividad al que pertenece cada empresa. A continuación, comentamos cada una de las características reseñadas para las empresas participantes que respondieron inicialmente, para las que lo hicieron después de los recordatorios telefónicos y para la muestra final. Para identificar posibles diferencias, se realizaron análisis de la varianza ANOVA one-way (ANOVA de un factor), con la ayuda del estadístico F de Snedecor, cuando la variable demográfica dependiente era cuantitativa, y tests χ2 cuando la variable dependiente era cualitativa. Para poder realizar el ANOVA de un factor, previamente se calculó el estadístico de Levene de homogeneidad de varianzas, característica necesaria para poder aplicar el ANOVA de un factor. Cuando las variables demográficas eran dicotómicas, y debido a que en esos casos las tablas de contingencia eran de 2x2, el valor del la χ2 puede ser poco preciso, se utilizó la prueba de la probabilidad exacta de Fisher. El coeficiente Phi de Fisher es una medida del grado de asociación entre dos variables dicotómicas basada en el estadístico χ2 , que toma valores entre 0 y 1. Un valor próximo a cero indicará que no existe asociación entre las variables, y un valor próximo a uno indicará una fuerte asociación.

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Por último, y como extensión del estadístico Phi, se utilizó la V de Cramer cuando las escalas eran nominales. El coeficiente Phi únicamente toma valores comprendidos entre 0 y 1 en el caso de tablas 2x2. En el caso de tablas mayores puede alcanzar valores superiores a 1. El coeficiente V de Cramer toma valores entre 0 y 1, aunque tiende a subestimar el grado de asociación entre las variables. Valores de V próximos a 0 indican no asociación entre las variables y valores próximos a 1, fuerte asociación.

Tamaño El tamaño de las empresas se midió a través de su cifra de facturación y de su plantilla durante el año 2001. En torno al 37% de los participantes vendieron entre 10.000 y 20.000 millones de pesetas el año anterior, el 25,9% vendieron como máximo 10.000 millones, el 21,3% entre 20.000 y 50.000 millones y el resto más de 50.000 millones (véase cuadro 3.6). Los resultados de los análisis ANOVA de un factor y χ2 para la cifra de facturación no indicaron diferencias significativas entre los individuos que respondieron inicialmente y los que lo hicieron después del recordatorio telefónico (F = 2,272; p = 0,135; χ2 = 6,559; p = 0,087). En cuanto al número de empleados del período anterior, más de un 56% de las empresas tenían entre 250 y 500 empleados, un 24,1% entre 500 y 750, un 13,9% más de 1000 y el resto entre 750 y 1000 empleados (véase cuadro 3.6). Los resultados de los análisis ANOVA de un factor y χ2 para el número de empleados no indicaron diferencias significativas entre los individuos que respondieron inicialmente y los que lo hicieron después del recordatorio telefónico (F = 0,041; p = 0,841; χ2 = 0,737; p = 0,864). Sin embargo, los resultados del test χ2 para esta variable demográfica no son válidos, puesto que un 25% de las casillas tuvieron una frecuencia esperada inferior a cinco individuos.

Resultados de la investigación

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Porcentaje de capital extranjero Más del 55% de las empresas de la muestra tienen como máximo el 50% de su capital en propiedad extranjera (véase cuadro 3.6). Tanto la χ2 como el estadístico Phi de Fisher y la V de Cramer indican que no existe diferencia entre las empresas que respondieron sin recordatorio y aquéllas que respondieron después del contacto telefónico. Asimismo, el ANOVA de un factor arroja similares resultados (χ2 = 0,017, p = 0,897; Phi de Fisher = 0,012, p= 0,897; V de Cramer = 0,012; p = 0,897; F = 0,017; p = 0,898).

Nivel de exportación de la producción al extranjero (incluyendo la Unión Europea) Más del 34% de las empresas encuestadas exportan más de la mitad de su producción al extranjero (véase cuadro 3.6). De nuevo, tanto la χ2 como el estadístico Phi de Fisher y la V de Cramer indican que no existe diferencia entre las empresas que respondieron sin recordatorio y aquéllas que respondieron después del contacto telefónico. Asimismo, el ANOVA de un factor arroja similares resultados (χ2 = 0,347; p = 0,556; Phi de Fisher = 0,057, p= 0,556; V de Cramer = 0,057; p = 0,556; F = 0,342; p = 0,560).

Tipo de clientes finales (porcentaje de venta destinada a empresas) Más del 64% de las empresas encuestadas tienen como consumidores finales de sus productos a otras empresas (véase cuadro 3.6). Una vez más, tanto la χ2 como el estadístico Phi de Fisher y la V de Cramer indican que no existe diferencia entre las empresas que respondieron sin recordatorio y aquéllas que respondieron después del contacto telefónico. El ANOVA de un factor también arroja similares resultados (χ2 = 0,048; p = 0,827; Phi de Fisher = -0,021, p= 0,827; V de Cramer = 0,021; p = 0,827; F = 0,047; p = 0,829).

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Sector de actividad Los sectores más representados en la muestra son el sector alimentación y el químico, con sendos 18,5% de empresas sobre el total (véase cuadro 3.6). Le siguen el sector del metal (14,8%), construcción (13,9%), textil (13%), automoción (12%) y papel y derivados (9,3%), que fue el menos representado. La χ2 indica que no existe diferencia entre las empresas que respondieron sin recordatorio y aquéllas que respondieron después del contacto telefónico (χ2 = 0,203; p = 0,831). Cuadro 3.6. Número y porcentaje de empresas o unidades de ventas según su tamaño, propiedad, ámbito geográfico, destino de las ventas por tipo de cliente y sector de actividad Fuente: Elaboración propia Característica 0 – 10.000 millones 10.001 – 20.000 m. 20.001 – 50.000 m. Más de 50.000 Totales 250 – 500 501 – 750 751 – 1000 Más de 1000 Totales 0-50% Más del 50% Totales 0 - 50% Más del 50% Totales 0 – 50% Más del 50% Totales Alimentación Automoción Construcción Metal Papel Químico Textil Total

Muestra inicial Muestra adicional Ventas en el último ejercicio 13 (35,4%) 9 (18,3%) 11 (29,2%) 20 (43,3%) 9 (25,0%) 9 (18,3%) 4 (10,4%) 9 (20,0%) 37 (100%) 47 (100%) Número de empleados 23 (54,2%) 31 (58,3%) 12 (27,1%) 12 (21,7%) 2 (4,2%) 4 (6,7%) 6 (14,6%) 7 (13,3%) 43 (100%) 54 (100%) Porcentaje de capital extranjero 25 (56,3%) 31 (55,0%) 20 (43,8%) 25 (45,0%) 45 (100%) 56 (100%) Ámbito geográfico de sus ventas (nivel de exportación) 28 (68,8%) 32 (63,3%) 12 (31,3%) 18 (36,7%) 40 (100%) 50 (100%) Porcentaje empresas entre los consumidores finales de productos y servicios 17 (39,6%) 22 (41,7%) 25 (60,4%) 31 (58,3%) 42 (100%) 53 (100%) Sector de actividad 9 (18,8%) 11 (18,3%) 5 (10,4%) 8 (13,3%) 8 (16,7%) 7 (11,7%) 13 (27,1%) 3 (5%) 2 (4,2%) 8 (13,3%) 5 (10,4%) 15 (25,0%) 6 (12,5%) 8 (13,3%) 48 (100%) 60 (100%)

Muestra total 22 (25,9%) 31 (37,0%) 18 (21,3%) 13 (15,7%) 84 (100%) 54 (56,5%) 24 (24,1%) 6 (5,6%) 13 (13,3%) 97 (100%) 56 (55,6%) 45 (44,4%) 101 (100%) 60 (65,7%) 30 (34,3%) 90 (100%) 39 (40,7%) 56 (59,3%) 95 (100%) 20 (18,5%) 13 (12%) 15 (13,9%) 16 (14,8%) 10 (9,3%) 20 (18,5%) 14 (13,0%) 108 (100%)

Resultados de la investigación

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3.2.3. COMPOSICIÓN DEL PAQUETE RETRIBUTIVO DE LAS EMPRESAS O UNIDADES DE VENTAS DE LA MUESTRA A los encuestados se les hacían varias preguntas que trataban de identificar el tipo de sistema retributivo, los componentes del mismo y la importancia de cada uno en relación con la retribución total esperada para un vendedor de la empresa o unidad de ventas.

Tipo de sistema retributivo empleado Como se puede observar en el cuadro 3.7, el sistema más empleado por las empresas de la muestra (36,1%) es en el que se paga salario fijo más comisión más bonus. En segundo lugar se sitúa el sistema en el que se paga salario fijo más bonus (34,3%), mientras que en tercer lugar está la retribución exclusivamente a través de salario fijo (17,6%). El resto pagan un salario más comisión. En conjunto, los planes mixtos (salario fijo más alguna forma de incentivo variable) es utilizado por más del 82% de las empresas.

Intensidad de incentivos La intensidad de incentivos, como vimos en el epígrafe 2.3.2, es el porcentaje de retribución variable sobre la retribución total, calculado mediante la suma del porcentaje de retribución percibida como comisiones más el porcentaje de retribución percibido como bonus, ambos sobre la retribución total. En el cuadro 3.7 podemos ver que más de un 36% de empresas pagan una retribución variable que oscila entre el 25 y el 50% de la retribución total. En segundo lugar están las empresas que o bien no pagan variable o pagan un porcentaje inferior al 10% (34,3%). A continuación están las empresas que pagan entre un 10 y un 25% de variable sobre la retribución total (22,2%). Y en último lugar, sólo un 7,4% de las empresas pagan más del 50% de la retribución total en forma de retribución variable2.

2

Hay que advertir que se preguntó el número de vendedores autónomos que había en cada empresa o unidad de ventas con el fin de eliminar a las fuerzas de ventas compuestas exclusivamente por ellos, ya que suelen cobrar el 100% de la retribución con base en comisiones y bonus. En nuestra muestra no se dio ningún caso en el que toda la fuerza de ventas estuviera formada únicamente por autónomos. Por los tipos de sistemas retributivos

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Cuadro 3.7. Número y porcentaje de empresas o unidades de ventas según la existencia de retribución variable, la intensidad de incentivos empleada, la existencia e intensidad de comisiones y/o bonus en el paquete retributivo de ventas Fuente: Elaboración propia Característica Datos empresa Datos unidad de ventas Muestra total Tipo de sistema retributivo Sólo salario fijo 14 (17,9%) 5 (16,7%) 19 (17,6%) Salario + comisión 8 (10,3%) 5 (16,7%) 13 (12,0%) Salario + bonus 23 (29,5%) 14 (46,7%) 37 (34,3%) Salario + comisión + 33 (42,3%) 6 (20,0%) 39 (36,1%) bonus Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%) Intensidad de incentivos (% de retribución variable sobre la retribución total) 0 – 10% 30 (38,5%) 7 (23,3%) 37 (34,3%) 10 – 25% 13 (16,7%) 11 (36,7%) 24 (22,2%) 25 – 50% 30 (38,5%) 9 (30,0%) 39 (36,1%) Más del 50% 5 (6,4%) 3 (10%) 8 (7,4%) Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%) Existencia de comisiones dentro de la retribución variable No existen 37 (47,4%) 19 (63,3%) 56 (51,9%) Sí existen 41 (52,6%) 11 (36,7%) 52 (48,1%) Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%) Intensidad de comisiones (% de comisiones sobre la retribución total) 0 – 10% 43 (55,1%) 22 (73,3%) 65 (60,2%) 10 – 25% 16 (20,5%) 2 (6,7%) 18 (16,7%) 25 – 50% 15 (19,2%) 5 (16,7%) 20 (18,5%) Más del 50% 4 (5,1%) 1 (3,3%) 5 (4,6%) Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%) Existencia de bonus dentro de la retribución variable No existen 22 (28,2%) 10 (33,3%) 32 (29,6%) Sí existen 56 (71,8%) 20 (66,7%) 76 (70,4%) Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%) Intensidad de comisiones (% de comisiones sobre la retribución total) 0 – 10% 53 (67,9%) 13 (43,3%) 66 (61,1%) 10 – 25% 20 (25,6%) 9 (30,0%) 29 (26,9%) Más del 25% 5 (6,4%) 8 (26,7%) 13 (12,0%) Totales 78 (100%) 30 (100%) 108 (100%)

En el primer apartado del cuestionario se preguntaba al encuestado si las respuestas que iba a facilitarnos correspondían a todos los vendedores de su empresa o bien a una unidad de ventas en particular. En previsión de posibles diferencias en la muestra en función de si se respondía en uno u otro sentido hicimos un análisis ANOVA de un factor entre el marco de las respuestas y las variables demográficas de las empresas (ventas en el último ejercicio, número actual de empleados de la empresa, participación extranjera en el capital de la empresa, nivel de exportación y destino de las ventas por tipo de cliente final), observando que en ninguna de que reflejaron los informantes, se puede deducir que sólo consideraron a sus vendedores en plantilla, ya que en ningún caso se reflejó un sistema retributivo que únicamente ofreciera retribución variable.

Resultados de la investigación

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dichas variables se producían diferencias significativas. También se aplicó este análisis a una de las variables fundamentales, la intensidad de incentivos, observando que no se producen diferencias significativas entre los grupos al aplicar el ANOVA de un factor. Donde sí se reflejaron diferencias, como era de esperar, fue en el número de vendedores de la empresa o unidad de ventas, ya que se pedía a los encuestados que contextualizaran su respuesta desde el principio (véase cuadro 3.8). Cuadro 3.8. Resultados de los análisis ANOVA de un factor en las variables demográficas, el tamaño de la fuerza de ventas y la intensidad de incentivos en función de la contextualización de los datos en unidades concretas de ventas o en toda la empresa Fuente: Elaboración propia Variable F p χ2 p Ventas en el último ejercicio 0,032 0,859 1,023 0,487 Número actual de empleados 0,005 0,945 0,837 0,351 Participación extranjera en el capital 1,489 0,478 0,224 0,812 Nivel de exportación 2,206 0,140 0,221 0,738 Ventas, por tipo de cliente final 1,748 0,201 1,233 0,311 Tamaño de la fuerza de ventas 7,624 0,007 3,482 0,006 Intensidad de incentivos 0,014 0,907 0,928 0,201 Existencia de comisiones 2,197 0,141 0,483 0,289 Intensidad de comisiones 0,898 0,345 1,028 0,172 Existencia de bonus 0,269 0,605 1,329 0,108 Intensidad de bonus 3,292 0,072 0,322 0,441 Tipo de retribución variable 1,255 0,265 5,612 0,132

3.3. FIABILIDAD Y VALIDEZ DE LAS ESCALAS Con el objetivo de medir las dimensiones teóricas, necesarias para contrastar las hipótesis incluidas en este estudio, se hizo uso de siete escalas. Tal y como ha quedado expresado en el segundo capítulo de este trabajo, todos y cada uno de los ítemes utilizados recogían percepciones de los individuos encuestados, respecto a los temas tratados, y fueron diseñados a la luz de la revisión de la literatura teórica y empírica, así como con ayuda de las conclusiones extraídas de las entrevistas a los directores comerciales y de marketing consultados previamente. Antes de proceder a detallar los resultados obtenidos con estas escalas, estimamos oportuno hacer un análisis de la fiabilidad y validez de las mismas.

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Por un lado, la fiabilidad de las escalas –condición necesaria pero no suficiente para su validez- hace referencia a la probabilidad de que el instrumento de medida genere los mismos resultados cada vez que sea administrado al mismo individuo y en idénticas circunstancias. En concreto, los instrumentos utilizados en las ciencias sociales son generalmente considerados fiables si producen resultados similares con independencia de quién los administre y de la manera en que sean utilizados (Babbie, 1995; George y Mallery, 1995). En nuestro caso, como ya se explicó anteriormente (véase epígrafe 2.6, sobre las técnicas de análisis de datos aplicadas), para analizar la fiabilidad de las escalas utilizamos el estadístico alpha de Cronbach (1951), que determina el grado de consistencia interna de una escala de medición mediante el cálculo de la correlación media de una de sus variables con todas las demás variables de la escala. Su valor varía entre cero y uno, de tal forma que cuanto más próximo se encuentre a uno, mayor es la consistencia interna de los ítemes que componen el instrumento de medición y, por tanto, contará con una mayor fiabilidad. Por otro lado, la validez de contenido de las escalas propuestas queda garantizada con el procedimiento seguido para el diseño del cuestionario que se describió en el capítulo anterior. Otro método que también puede ser utilizado es el análisis factorial, de forma que si a priori suponemos que una técnica de medición registra un número determinado de dimensiones y los resultados del análisis factorial así lo ponen de manifiesto, se acepta la validez de aquél instrumento de medición (Peter, 1981). En línea con lo anterior, en la presente investigación se realizó un análisis factorial para cada una de las siguientes escalas, de las que se conocían las dimensiones existentes previamente: (a) incertidumbre del entorno, (b) programabilidad de las tareas; (c) observabilidad de los comportamientos; (d) especificidad de los activos de transacción; (e) efectividad de la empresa; (f) efectividad de la fuerza de ventas; y (g) rendimiento de la fuerza de ventas. Si tenemos en cuenta que en todos los casos menos en el (g), es decir, las escalas referentes al rendimiento de la fuerza de ventas, se repitieron las estructuras factoriales conocidas previamente, se puede decir que la validez de los factores está demostrada.

Resultados de la investigación

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Por otra parte, y dado que no tiene sentido aplicar un método factorial a escalas con menos de tres ítemes, cada dimensión teórica medida a través de dos ítemes fue transformada en una mediante la creación de una variable resumen. En tal sentido, se estableció una variable cuyos valores eran la media de los valores de los ítemes integrantes de cada escala. Igualmente, para medir el grado de novedad absoluta de los productos y/o servicios de la empresa, se utilizó una variable consistente en el producto de los dos ítemes de la escala (V15 y V16). Las nuevas variables serán utilizadas en los posteriores análisis estadísticos. En cuanto a las variables cualitativas del cuestionario (antigüedad, experiencia, formación, sector de actividad), no se utilizaron métodos de reducción de la dimensionalidad por carecer de sentido. A continuación detallaremos los análisis realizados al respecto sobre cada una de las escalas utilizadas en nuestro estudio.

3.3.1. PROGRAMABILIDAD DE LAS TAREAS Para medir el grado en que las tareas eran programables se acudió a una escala formada por seis ítemes (V1-V6). El valor del alpha de Cronbach para la escala inicial fue de 0,81, con lo que su fiabilidad se puede considerar buena. Para reducir la dimensionalidad de la escala se realizó, en primer lugar, un análisis factorial exploratorio mediante el método de componentes principales. De ahí se extrajeron dos factores, cantidad de información requerida por los clientes y rutina y especificidad de la venta. Para corroborar esta estructura factorial se aplicó un análisis factorial de correlaciones, de carácter confirmatorio. El cuadro 3.9 refleja los resultados de dicho análisis factorial. Como se puede observar, tanto el índice KMO como el test de esfericidad de Barlett verificaban la viabilidad de un análisis factorial. Se confirmó la presencia de dos factores, cantidad de información requerida por los clientes (PROG1) y venta adaptativa y nivel de rutina de la venta (PROG2), que explicaron el 71,65% de la varianza total. Por tanto, se puede considerar que la solución factorial es aceptable.

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Por último, se volvió a calcular el alpha de Cronbach para cada uno de los dos factores resultantes. El factor cantidad de información requerida por los clientes (PROG1) tuvo un alpha de 0,82, con lo que se puede considerar que su fiabilidad es buena. El otro factor, rutina y especificidad de la venta (PROG2), tuvo un alpha de 0,70, con lo cual su fiabilidad se puede considerar aceptable. Cuadro 3.9. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir la programabilidad de las tareas Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,782 Esfericidad de Barlett = 236,336; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES FACTOR (nº de la variable en el COMUNALIDAD CARGA FACTORIAL cuestionario) Cantidad de información V3 0,790 0,811 requerida por los clientes V4 0,375 0,596 (PROG1) V5 0,597 0,762 V6 0,630 0,794 % de la varianza explicada = 52,120%. % acumulado de la varianza explicada = 52,120% Rutina y especificidad de V7 0,497 0,454 la venta (PROG2) V8 0,645 0,678 % de la varianza explicada = 19,526%. % acumulado de la varianza explicada = 71,646%

3.3.2. INCERTIDUMBRE Como ya se señaló, se propuso una escala de seis ítemes (V7-V12) que recogían la percepción de los encuestados acerca de la incertidumbre en el entorno y la volatilidad del mismo. A la vista del procedimiento seguido para el diseño de estos ítemes (tal y como se explicó en el epígrafe 2.3) podemos considerar que la validez de contenido del instrumento de medida está garantizada. En cuanto a la validez factorial, ésta fue establecida a través de la realización de un análisis factorial de correlaciones, puesto que conocíamos a priori las dimensiones teóricas de que se componía la escala, esto es, los dos factores que contribuyen a la incertidumbre percibida3 (Krafft, 1999). El valor del estadístico alpha de Cronbach fue de 72,63, lo que indica que la escala también es aceptable en términos de fiabilidad.

3

El trabajo de Krafft (1999), como se comentó en el segundo capítulo de este trabajo, realmente asume y comprueba la existencia de tres dimensiones para el constructo incertidumbre. Sin embargo, la dimensión amplitud de la cartera de clientes del vendedor, que refleja la posibilidad de diversificar los riesgos cuantos

Resultados de la investigación

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En el cuadro 3.10 se muestran los resultados del análisis factorial de correlaciones realizado. Como se puede observar, tanto el índice KMO como el test de esfericidad de Barlett verifican la viabilidad de la realización de un análisis factorial. Los dos factores resultantes, volatilidad (INC1) e incertidumbre del entorno (INC2), explican el 67,782% de la varianza total. Se considera en ciencias sociales que una solución es satisfactoria cuando explica al menos el sesenta por cien de la varianza total (Hair et al., 1999). Por ello, podemos afirmar que los dos factores resultantes del análisis se correspondían con los planteados en el modelo teórico. Cuadro 3.10. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir la incertidumbre del entorno percibida Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,627 Esfericidad de Barlett = 393,092 ; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR COMUNALIDAD (nº de la variable en el FACTORIAL cuestionario) Volatilidad (INC1) V12 0,940 0,918 V13 0,574 0,721 V14 0,817 0,844 % de la varianza explicada = 41,277%. % acumulado de la varianza explicada = 41,277% Incertidumbre del entorno V9 0,607 0,699 (INC2) V10 0,667 0,571 V11 0,462 0,720 % de la varianza explicada = 26,505%. % acumulado de la varianza explicada = 67,782%

Posteriormente se analizó la fiabilidad de cada uno de los factores a través del estadístico alfa de Cronbach. El valor del alpha para el factor volatilidad (INC1) resultó ser del 0,85, con lo que su fiabilidad es buena. Para el factor incertidumbre del entorno (INC2), el alpha fue 0,73, con lo que merece la consideración de aceptable.

3.3.3. ACTIVOS ESPECÍFICOS DE TRANSACCIÓN Se utilizó una escala de seis ítemes (V28-V32, V45) para medir el nivel en que la fuerza de ventas de la empresa o unidad de ventas poseían activos específicos y, por tanto, no intercambiables en el mercado. La fiabilidad inicial de dicha escala se consideró aceptable, ya

más clientes se tengan, se midió a través de una sola variable continua (nº medio de clientes por vendedor), con lo cual no se incluyó en el análisis factorial.

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180

que el alpha de Cronbach fue de 0,71. Como en los casos anteriores se acudió al análisis factorial confirmatorio, ya que se conocía de antemano la estructura factorial de la escala4. Esta estructura factorial previa parte de los trabajos de John y Weitz (1989) y de Krafft et al. (1996). Los resultados del análisis factorial de correlaciones (confirmatorio) pueden observarse en el cuadro 3.11. Tanto el KMO como el índice de esfericidad de Barlett arrojan resultados favorables a la utilización de un análisis factorial. Se obtuvieron, confirmando lo previsto en el modelo teórico, dos factores, posibilidades de desarrollo interno de la fuerza de ventas (ESPEC1) y sustituibilidad de los miembros de la fuerza de ventas (ESPEC2), que explicaron prácticamente el 64% de la varianza total. Por tanto, la solución factorial es aceptable. A continuación, se calculó el alpha de Cronbach para estudiar el nivel de fiabilidad de las escalas de los dos factores. En cuanto al primero, posibilidades de desarrollo interno de la fuerza de ventas (ESPEC1), el alpha fue del 0,67. El factor sustituibilidad de los miembros de la fuerza de ventas (ESPEC2), tuvo una fiabilidad aceptable, ya que el alpha fue de 0,73.

Cuadro 3.11. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir la especificidad de los activos de transacción Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,703 Esfericidad de Barlett = 145,465; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en el COMUNALIDAD FACTORIAL cuestionario) Desarrollo interno de la fuerza de ventas V33 0,541 0,614 (ESPEC1) V34 0,901 0,942 V35 0,358 0,484 % de la varianza explicada = 42,236%. % acumulado de la varianza explicada = 42,236% Sustituibilidad de los miembros de la V30 0,646 0,663 fuerza de ventas (ESPEC2) V31 0,375 0,571 V32 0,530 0,698 % de la varianza explicada = 21,459%. % acumulado de la varianza explicada = 63,696%

3.3.4. OBSERVABILIDAD DEL ESFUERZO O DE LAS CONDUCTAS DE LA FUERZA DE VENTAS POR PARTE DE LA DIRECCIÓN Para medir el grado en que las conductas, comportamientos o esfuerzo de los vendedores es observable por parte de la supervisión se acudió a dos tipos de medida. Una escala compuesta 4

Asimismo, y al igual que en varias escalas utilizadas, se procedió a realizar un análisis factorial de

Resultados de la investigación

181

por tres ítemes (V15-V17) además de una variable que se calculó a partir de un cociente entre otras dos variables del cuestionario. En cuanto a la escala y su fiabilidad, hay que decir que inicialmente el alpha de Cronbach fue del 0,66, con lo que la fiabilidad no es muy buena, aunque el valor del alpha queda muy por encima del 0,50 que haría inaceptable a la escala. A partir del modelo teórico se intuía que la escala era unidimensional, aunque para corroborarlo se acudió a la aplicación de un análisis factorial confirmatorio. Los resultados de dicho análisis (véase cuadro 3.12) arrojaron, como se preveía, la existencia de un solo factor que denominamos observabilidad de las conductas de la fuerza de ventas (OBSERV). Dicho factor explica el 60,49% de la varianza, lo cual está al límite de lo aceptable para una solución factorial. Cuadro 3.12. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir la observabilidad de los conductas Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,610 Esfericidad de Barlett = 49,493; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en el COMUNALIDAD FACTORIAL cuestionario) Observabilidad de las conductas de la V17 0,303 0,516 fuerza de ventas (OBSERV) V18 0,455 0,696 V19 0,733 0,856 % de la varianza explicada = 60,490%. % acumulado de la varianza explicada = 60,490%

Además, de la escala utilizada, se incluyó como dimensión en este constructo el ámbito de control, medido, como se especificó en la descripción del cuestionario, a través del cociente entre el número de vendedores de la empresa o unidad de ventas dividido por el número de supervisores de ventas.

componentes principales para verificar la existencia de las dimensiones previstas por la literatura

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3.3.5. EFECTIVIDAD DE LA EMPRESA Para medir la efectividad de la empresa se utilizó una escala compuesta por ocho ítemes (V54-V61). En primer lugar se calculó el alpha de Cronbach para la escala conjunta. Dicho alpha fue de 0,85, lo que indica que la fiabilidad de la escala es buena. En anteriores estudios (Cravens et al., 1993; Babakus et al., 1996; Baldauf y Cravens, 1999; Grant y Cravens, 1999) se habían obtenido dos dimensiones de esta misma escala, por lo que se procedió a confirmar dichos resultados a través del análisis factorial de correlaciones. Una vez más se confirmó la estructura factorial, ya que se extrajeron dos factores, efectividad en volumen, rentabilidad y cuota de mercado (EFEC1) y efectividad en la satisfacción de los clientes (EFEC2). Ambos factores explicaron un 66,01% de la varianza, aportando EFEC1 un 49,42% y EFEC2 el 16,59% restante. Los resultados completos se pueden consultar en el cuadro 3.13.

Cuadro 3.13. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir la efectividad de la empresa Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,713 Esfericidad de Barlett = 408,528; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en el COMUNALIDAD FACTORIAL cuestionario) Efectividad en volumen, rentabilidad y V54 0,298 0,546 cuota de mercado (EFEC1) V55 0,367 0,594 V56 0,541 0,733 V58 0,685 0,722 V59 0,587 0,762 V60 0,769 0,798 % de la varianza explicada = 49,419%. % acumulado de la varianza explicada = 49,419% Efectividad en la satisfacción de los V57 0,496 0,553 clientes (EFEC2) V61 0,505 0,680 % de la varianza explicada = 16,594%. % acumulado de la varianza explicada = 66,013%

La fiabilidad de cada una de las escalas resultantes se calculó a continuación. El alpha de Cronbach de efectividad en volumen, rentabilidad y cuota de mercado (EFEC1) fue de 0,85 y la de efectividad en la satisfacción de los clientes (EFEC2) de 0,78.

Resultados de la investigación

183

3.3.6. EFECTIVIDAD DE LA FUERZA DE VENTAS O RENDIMIENTO MEDIDO A TRAVÉS DE SUS RESULTADOS Para medir este constructo se utilizó una escala compuesta por siete ítemes (V62-V68). La fiabilidad de la escala inicial se puede considerar buena, ya que el valor del alpha fue de 0,81. Para medir la validez del constructo se acudió al análisis factorial de correlaciones, en su modalidad confirmatoria, ya que también se conocía de antemano la estructura factorial del constructo, gracias a los trabajos, entre otros, de Cravens et al. (1993). El análisis factorial, cuyos resultados se pueden observar en el cuadro 3.14, corrobora dicha estructura, ya que surgen dos factores, rendimiento de la fuerza de ventas medido según sus resultados a largo plazo (RDOS1) y rendimiento de la fuerza de ventas medido según sus resultados a corto plazo (RDOS2). Dichos factores explican un 63,07% de la varianza total, con lo cual la solución factorial cumple los requisitos mínimos.

Cuadro 3.14. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir el rendimiento de la fuerza de ventas según sus resultados Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,778 Esfericidad de Barlett =264,950; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en el COMUNALIDAD FACTORIAL cuestionario) Rendimiento de la fuerza de ventas medido V62 0,679 0,695 según los resultados a largo plazo (RDOS1) V65 0,206 0,405 V66 0,481 0,682 V67 0,417 0,597 % de la varianza explicada = 49,163%. % acumulado de la varianza explicada = 49,163% Rendimiento de la fuerza de ventas medido V63 0,279 0,467 según sus resultados a corto plazo (RDOS2) V64 0,652 0,630 V68 0,871 % de la varianza explicada = 13,911%. % acumulado de la varianza explicada = 63,074%

0,917

Posteriormente se volvió a calcular la fiabilidad para las escalas resultantes, obteniendo unas puntuaciones para sus respectivos alpha de 0,71 para rendimiento de la fuerza de ventas medido según los resultados a largo plazo (RDOS1) y de 0,67 para rendimiento de la fuerza de ventas medido según sus resultados a corto plazo (RDOS2). Sin embargo, se pudo observar para la escala de resultados a largo plazo (RDOS1) que si se eliminaba el ítem V65, el alpha de la escala pasaba a ser de 0,80. Por ello, nos decidimos a eliminar dicho ítem, con

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lo que se volvió a efectuar el análisis factorial, que arrojó unos resultados mucho mejores en lo que se refiere a varianza explicada (véase cuadro 3.15). Sin embargo, los factores extraídos fueron justo opuestos en el orden de extracción, por lo que el rendimiento de la fuerza de ventas medido según los resultados a corto plazo se le llamó RDOS1-1 y al rendimiento de la fuerza de ventas medido según los resultados a largo plazo se le llamó RDOS2-1. Los factores utilizados para posteriores análisis fueron estos dos últimos.

Cuadro 3.15. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir el rendimiento de la fuerza de ventas según sus resultados (después de eliminar V65) Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,791 Esfericidad de Barlett =235,832; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES (nº de la CARGA FACTOR COMUNALIDAD variable en el FACTORIAL cuestionario) Rendimiento de la fuerza de ventas medido según los V63 0,379 0,479 resultados a corto plazo (RDOS1-1) V64 0,658 0,645 V68 0,855 0,910 % de la varianza explicada = 53,703%. % acumulado de la varianza explicada = 53,703% Rendimiento de la fuerza de ventas medido según sus V62 0,646 0,659 resultados a largo plazo (RDOS2-1) V66 0,502 0,696 V67 0,445 0,617 % de la varianza explicada = 16,211%. % acumulado de la varianza explicada = 0,7954 %

3.3.7. RENDIMIENTO DE LA FUERZA DE VENTAS La última escala utilizada estaba compuesta por 14 ítemes (V69-V82). La fiabilidad de toda la escala fue excelente, ya que el alpha fue de 0,91. Para reducir la dimensionalidad de la escala (aunque no sea el objetivo de dicho análisis) y para comprobar la estructura factorial subyacente, se aplicó un análisis factorial de correlaciones confirmatorio. Dicho análisis factorial extrajo cuatro factores que explicaban el 76,35% de la varianza: conductas relacionadas con la documentación, los gastos de ventas y el conocimiento del producto (BEHPE1); conductas relacionadas con las habilidades para la presentación de ventas (BEHPE2); conductas relacionadas con el servicio post-venta (BEHPE3) y conductas relacionadas con la capacidad de planificación (BEHPE4).

Resultados de la investigación

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Sin embargo, los factores extraídos no concordaban plenamente con las dimensiones teóricas. Concretamente, y como se puede ver en el cuadro 3.16, el factor conductas relacionadas con la documentación, los gastos de ventas y el conocimiento del producto (BEHPE1) incluía tres dimensiones de las establecidas a priori por Cravens et al. (1993) y otros trabajos realizados con las mismas escalas. Con el fin de poder continuar con nuestro análisis y contrastar las hipótesis planteadas, nos vimos en la necesidad de buscar las variables del modelo original. Para ello se procedió a realizar un nuevo análisis factorial de correlaciones, confirmatorio de que dentro de esta variable se encontraban las tres facetas subyacentes (véase cuadro 3.17). Cuadro 3.16. Análisis factorial de correlaciones de la escala diseñada para medir el rendimiento de la fuerza de ventas según sus comportamientos Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,825 Esfericidad de Barlett = 1032,550; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en COMUNALIDAD FACTORIAL el cuestionario) Conductas relacionadas con la documentación, V69 0,540 0,520 los gastos de ventas y el conocimiento del V70 0,572 0,520 producto (BEHPE1) V76 0,627 0,517 V77 0,833 0,801 V78 0,894 0,874 V79 0,462 0,605 V80 0,259 0,439 % de la varianza explicada = 47,321%. % acumulado de la varianza explicada = 47,321% Conductas relacionadas con las habilidades V71 0,613 0,755 para la presentación de ventas (BEHPE2) V72 0,699 0,787 V73 0,722 0,720 % de la varianza explicada = 12,676%. % acumulado de la varianza explicada = 59,997% Conductas relacionadas con el servicio postV81 0,745 0,757 venta (BEHPE3) V82 0,872 0,884 % de la varianza explicada = 9,142%. % acumulado de la varianza explicada = 69,139% Conductas relacionadas con la capacidad de V74 0,681 0,639 planificación (BEHPE4) V75 0,930 0,870 % de la varianza explicada = 7,211%. % acumulado de la varianza explicada = 76,349%

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Cuadro 3.17. Análisis factorial de correlaciones de la escala de medida de conductas relacionadas con la documentación, los gastos de ventas y el conocimiento del producto (BEHPE1) Fuente: Elaboración propia Índice KMO = 0,816 Esfericidad de Barlett = 438,711; nivel de significación = 0,00000 ÍTEMES CARGA FACTOR (nº de la variable en COMUNALIDAD FACTORIAL el cuestionario) Conductas relacionadas con el conocimiento V69 0,798 0,840 del producto (BEHPE1-1) V70 0,616 0,708 % de la varianza explicada = 58,779%. % acumulado de la varianza explicada = 58,779% Conductas relacionadas con la política de V76 0,507 0,470 gastos de ventas (BEHPE1-2) V79 0,796 0,832 V80 0,515 0,673 % de la varianza explicada = 15,834%. % acumulado de la varianza explicada = 74,613% Conductas relacionadas con la V77 0,980 0,875 documentación requerida a la fuerza de V78 0,794 0,659 ventas (BEHPE1-3) % de la varianza explicada = 7,882%. % acumulado de la varianza explicada = 82,496%

Como los resultados del análisis factorial que se pueden observar en el cuadro 3.17 arrojaban resultados positivos en todos los indicadores observados, se procedió a calcular la fiabilidad de las tres escalas resultantes (BEHPE1-1, BEHPE1-2 y BEHPE1-3). El alpha de Cronbach para conductas relacionadas con el conocimiento del producto (BEHPE1-1) fue de 0,82; para conductas relacionadas con la política de gastos de ventas (BEHPE1-2) fue de 0,77; y para conductas relacionadas con la documentación requerida a la fuerza de ventas (BEHPE1-3) fue de 0,83. En cuanto al resto de los factores extraídos, para conductas relacionadas con las habilidades para la presentación de ventas (BEHPE2), el alpha fue de 0,84; para conductas relacionadas con el servicio post-venta (BEHPE3) de 0,82; y para conductas relacionadas con la capacidad de planificación (BEHPE4) de 0,83. Por lo tanto, se puede calificar la fiabilidad de las escalas de buena.

3.3.8. RESUMEN DE FACTORES Y VARIABLES UTILIZADOS Con el fin de facilitar el seguimiento de los análisis posteriores, se pueden consultar en el cuadro 3.18 la forma de medida de cada constructo, con los factores y variables utilizadas.

Resultados de la investigación

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Cuadro 3.18. Resumen de los factores y variables utilizados en los análisis estadísticos posteriores Fuente: Elaboración propia CONSTRUCTO

Venta en equipo Orientación a l/p Asimetría de información Duración prevista relación Tamaño fuerza de ventas

FACTORES O VARIABLES ENTORNO Incertidumbre del entorno (factor) Volatilidad (factor) Número medio de clientes – diversificación de riesgos (V39) Novedad de productos para la empresa y para el mercado (V15*V16) EMPRESA Tiempo de información a clientes (factor) Rutina y especificidad de la venta (factor) Técnica de lotería (V40) Facilidad para la observación de los comportamientos (Factor) Ámbito de control (cociente entre V35 y V37) Utilidad medidas de rdos para predecir esfuerzo (media de V20 y V21) Publicidad (V24) Amplitud de la gama de productos (V25) Prestigio (V26) Ventaja en calidad de productos (V27) Venta en equipo (V29) Orientación a l/p (media de V22 y V23) Asimetría de información (V28) % de contratos indefinidos (V36) Nº de vendedores en plantilla (V35)

PUBLICID AMPLPROD PRESTIG CALIPROD VENTEQUIP LARGPLAZ ASIMET ESTABIL VENDPLAN

Tamaño de la empresa

VARIABLES DEMOGRÁFICAS DE LA EMPRESA Número de empleados en plantilla

PLANTILLA

Cifra de ventas último ejercicio

VENTAS

Incertidumbre

Programabilidad Propensión al riesgo encuest. Observabilidad comport. Relación esfuerzo-resultados Facilitadores

DENOMINACIÓN INC2 INC1 DIVRIESG NOVPROD PROG1 PROG2 RIESGDIR OBSERV AMBCONTR ESFRDOS

Distribución del capital social Empresas con más del 50% del capital social extranjero (dicotómica)

CAP-EXTR

Distribución geográfica mdo.

Empresas con más del 50% de las ventas fuera de España (dicot.)

EXPORTA

Dist. de ventas por cliente

Empresas con más del 50% de las ventas a empresas (dicot.)

B2B

Sector de actividad

Distintos sectores de actividad

Orientación al riesgo f.v. Especificidad de activos Efectividad del esfuerzo Utilidad mínima o coste de oportunidad

FUERZA DE VENTAS Técnica de lotería (V41) Sustituibilidad (factor) Desarrollo interno (factor) Experiencia en ventas (dicotómicas) Antigüedad en la empresa (dicotómicas) Nivel formativo (dicotómicas)

Retribución sectorial (V52)

RIESGVEN ESPEC2 ESPEC1 EXP_A (alta); EXP_M (media); EXP_B (baja) ANTIG-A; ANTIG-MA (medioalta); ANTIG-MB; ANTIG-B FORM-A (univ. superiores); FORM-MA (univ. medios); FORM-MB (bachiller-fp); FORMB (estudios primarios) RETRSECT

RETRIBUCIÓN Intensidad de incentivos (V47+V49) VARITOT Adecuación al modelo teórico ADEC1 Adecuación al modelo empírico ADEC2 EFECTIVIDAD DE LA EMPRESA Y RENDIMIENTO DE LA FUERZA DE VENTAS Efectividad de la empresa Efectividad financiera de la empresa (factor) EFEC1 Satisfacción de los clientes (factor) EFEC2 Efectividad fuerza de ventas Efectividad a corto plazo (factor) RDOS1-1 Efectividad a largo plazo (factor) RDOS1-2 Rendimiento de la fuerza de Conocimiento de los productos / servicios de la empresa (factor) BEHPE1-1 ventas Servicio post-venta (factor) BEHPE3 Habilidades de presentación de ventas (factor) BEHPE2 Gastos de ventas (factor) BEHPE1-2 Documentación requerida por la empresa (factor) BEHPE1-3 Planificación del territorio /visitas de ventas (factor) BEHPE4 VARIABLES DEMOGRÁFICAS DEL ENCUESTADO Cargo ocupado informante Cargo ocupado en la actualidad ENC_CARG Antigüedad en la empresa Antigüedad en la empresa ENC_ANTI Experiencia en el puesto Experiencia en el puesto ENC_EXPP Experiencia en el sector Experiencia en el sector ENC_EXPS Nivel de estudios / formación Nivel de estudios / formación ENC_FORM Retribución Adecuación de la retribución

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3.4. CONTRASTE DE LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN En este epígrafe procedemos a contrastar las hipótesis principales de nuestra investigación. Esto es, dado que ya contamos con medidas para las distintas variables, nos planteamos comprobar si estos factores son determinantes de la intensidad de incentivos en la retribución de la fuerza de ventas y en qué medida. La intensidad de incentivos es el porcentaje de retribución variable dentro de la retribución total que percibe un vendedor normal en el período de un año. Este porcentaje de retribución variable puede estar compuesto por comisiones, bonus o ambas formas. En este trabajo, se preguntó a los encuestados por el porcentaje (sobre la retribución total) que percibía un vendedor normal en forma de comisiones, por un lado, y de bonus, por otro. Posteriormente, se sumaron estos dos resultados y con esto se obtuvo la intensidad de incentivos normal de una empresa o unidad de ventas. Por el tipo de variable que es, no se le aplicaron análisis de fiabilidad y validez. Las hipótesis de investigación planteadas en el segundo capítulo mantienen una estructura similar. Es decir, tenían el siguiente esquema: “el factor X favorece el aumento del porcentaje de retribución variable sobre la retribución total o intensidad de incentivos”. Así, en el apartado 3.4.1 nos propusimos contrastar la veracidad de cada una de las hipótesis haciendo uso para ello del coeficiente de correlación de Pearson entre cada uno de los factores y la variable intensidad de incentivos. El coeficiente de correlación de Pearson mide el grado de asociación lineal entre dos variables medidas en escala de intervalo o razón, tomando los valores desde –1 a 1. Valores próximos a 1 indicarán una fuerte asociación lineal positiva, esto es, a medida que los valores de una variable aumentan, la otra también lo hace. Y al contrario, valores próximos a –1 indicarán una fuerte asociación lineal negativa, o lo que es lo mismo, a medida que aumentan los valores de una de las dos variables disminuyen los de la otra. Por último, valores próximos a 0 indicarán que no existe asociación lineal entre las variables.

Resultados de la investigación

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En el apartado 3.4.2, volvemos a analizar las hipótesis de investigación, pero desde otra perspectiva, dado que los factores y variables que favorecen el aumento del porcentaje de retribución variable sobre la retribución total son independientes entre sí pero están, al mismo tiempo, relacionados. Por ello nos planteamos el interés de conocer cuál sería su importancia relativa, si actuasen conjuntamente. Así, aplicamos la técnica de regresión múltiple denominada stepwise. Este método construye la ecuación de regresión lineal múltiple, seleccionando las variables paso a paso. Frente a otros métodos, presenta la ventaja de admitir que una variable seleccionada en un paso puede ser eliminada en un paso posterior. Para introducir una variable en el modelo, así como para eliminar una que ya ha sido seleccionada, el método utiliza un criterio basado en el nivel de significación del estadístico t de Student, que se denomina valor crítico. Con dicho estadístico se contrasta la hipótesis nula de que el coeficiente de regresión asociado con cada variable sea igual a 0. Si se acepta la hipótesis nula significará que no tiene sentido que la variable en cuestión forme parte de la ecuación de regresión. Si no se indica lo contrario, el valor crítico de probabilidad de entrada será igual a 0,05 mientras que el de la probabilidad de salida será igual a 0,1. Con la finalidad de que una variable no pueda entrar y salir de la ecuación en dos pasos consecutivos, el valor crítico de probabilidad de salida debe ser mayor que el de la probabilidad de entrada.

3.4.1. FACTORES DETERMINANTES DE LA INTENSIDAD DE INCENTIVOS: INFLUENCIA AISLADA 3.4.1.1. PROGRAMABILIDAD La hipótesis planteada en el segundo capítulo hacía referencia al efecto negativo que el grado de programabilidad de las tareas de ventas tenía sobre la intensidad de incentivos. Con la finalidad de contrastar dicha hipótesis calculamos y analizamos el coeficiente de correlación de Pearson existente entre la intensidad de incentivos y las dos dimensiones del concepto de programabilidad. Como se puede observar en el cuadro 3.19, la cantidad de información requerida por los clientes (PROG1), que indica una baja programabilidad de las tareas, resulta estar positivamente correlacionada con el porcentaje de retribución variable (0,276), con lo cual se apoyaría la hipótesis. Por otra parte, el signo del factor grado de rutina y

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especificidad de la venta (PROG2), también cumple con la hipótesis, aunque su grado de significación es bajo (p